杭州优云有人知道吗

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之前一直抱怨没面，现在好不容易约到一个，答的一坨史，其实问题很简单，并没有深挖，但我答的不明不白，最简单的手撕，写个单例模式也调试了半天，最后还是面试官点了一下才写出来，java一些基础八股也答的不好，感觉面试官都没有接着问的欲望了，半小时就草草结束了，感觉自己看面经和面试是两码事，自己看可以慢慢思考，一个点一个点有条理的讲，面试只能话赶话，得很熟练才可以（最后求大家推荐一下八股网站，感觉小林的有点散，似乎总复习才合适，我现在都是在用自己的笔记复习八股）

来了几天，先熟悉熟悉发了MacBook，还有入职大礼包没有用过Mac，我花了半个小时，反复确认ctr + c （v）没有反应差点以为要痛失代码复制粘贴的神技……结果后面才想起来问一下ai，快捷键是commnd + c（v）第一天中午leader带我熟悉环境，去吃饭，手机扫码点餐，然后一碗面+一瓶饮料花了40+，老实了，深圳物价真高，那个面是真不好吃，感谢leader请我吃了羊肉串，不然还真吃不饱今天leader把部门其他人喊起一起去吃饭，然后给我介绍了一下，大家人都很好，有点小社恐，hhh应该下一周才会正式有开发任务过来做的是一个新项目，得从0-1来做，加油

一、算法与基础1. 手撕Transformer decoder层代码，要求实现mask机制2. 预训练时为什么要用Masked LM而不是直接预测下一个token？3. 大模型量化中，INT4和FP16的精度损失主要差在哪些场景？怎么弥补？4. 讲一下MoE结构的原理，为什么能在增加参数量的同时控制计算成本？二、项目深挖1. 你做的大模型压缩项目，为什么选择知识蒸馏而不是量化？2. 训练时遇到过loss震荡吗？怎么定位是数据问题还是模型问题？3. 你们的模型部署延迟要求是多少？用了哪些优化手段？4. 如何评估一个生成模型的创造性？有哪些量化指标？三、业务场景题如果让你设计一个垂直领域小模型，数据量有限但要求推理快，完整流程会怎么设计？